基于多尺度的贝叶斯模型显著性检测

针对传统基于贝叶斯模型的显著性检测算法存在准确率不理想的问题,提出了一种基于多尺度的贝叶斯模型显著性检测算法。通过超像素分割算法(SLIC)将原图分割成不同尺度的超像素,根据超像素边界信息得到背景种子,进而通过距离计算和多尺度融合得到背景先验;对原图进行颜色增强,采用Harris算子对增强图进行检测角点求得凸包,融合不同尺度下的超像素得到凸包先验;融合背景先验和凸包先验得到最终先验;利用颜色直方图和凸包计算似然概率;将最终先验和似然概率通过贝叶斯模型计算显著图。在公开数据集MSRA1000、ECSSD上与多种传统算法进行准确率和召回率对比,该算法有更好的表现。     

基于边缘和局部熵融合的视觉安全性评估方法

针对基于局部熵进行加密图像视觉安全性评估存在块效应的局限性，引入图像的边缘特征，通过共有边缘来衡量加密图像与原始图像的边缘相似度，消除了块效应。由于局部熵对加密等级低的图像不敏感，边缘相似度对加密等级高的图像不敏感，将两个评估方法进行自适应融合，提出[SLEES]（Local Entropy and Edge Similarity，[SLEES]）指标。通过改变图像像素位置和图像像素值的加密方式处理图像和视频帧进行测试，实验结果表明，[SLEES]指标相比传统评估指标有更好的鲁棒性，评估范围更广。     

结合边缘特征先验引导的深度卷积显著性检测

针对当前基于深度学习的显著性检测算法缺少利用先验特征和边缘信息，且在复杂场景中难以检测出鲁棒性强的显著性区域的问题，提出了一种结合边缘特征，利用先验信息引导的全卷积神经网络显著性检测算法。该算法利用三种被经常用到的先验知识结合边缘信息形成先验图，通过注意力机制将提取的先验特征与深度特征有效融合，最终通过提出的循环卷积反馈优化策略迭代地学习改进显著性区域，从而产生更可靠的最终显著图预测。经过实验定性定量分析，对比证明了算法的可靠性。     

带式输送机煤流量自适应检测方法

针对现有带式输送机煤流量检测方法存在检测精度易受环境影响、实现过程复杂、信息提取耗时较长等问题,提出了一种基于机器视觉的带式输送机煤流量自适应检测方法。首先,采用基于小波变换的融合算法对带式输送机运输煤料原始图像进行增强处理,并采用OTSU算法将增强图像分割为胶带图像和煤料图像;然后,对煤料图像进行空洞填充、轮廓检测和面积计算等处理,获取煤料图像面积信息;最后,采用基于数学建模的煤流量检测算法,通过计算煤料瞬时体积获得煤流量检测值。试验结果表明,该方法平均检测时间约为30ms,检测结果与电子胶带秤测量结果的误差约为5%,满足带式输送机自动调速控制系统对煤流量检测实时性和准确性的要求。     

基于统计软件R的安全壳泄漏率试验数据有效性分析

安全壳泄漏率计算过程中，最重要的环节是以不同时刻测量数据对时间进行线性回归分析。对回归的显著性检验以及方差分析是评价试验结果有效性的重要手段。本文基于统计软件R对某电厂调试阶段安全壳泄漏率试验的数据进行分析，通过对线性回归模型的独立性、正态性和异方差性检验以及极端样本点的剔除等方式，探讨泄漏率计算前的回归诊断对计算结果可靠性的影响。通过回归诊断的实例分析发现，在安全壳泄漏率计算的数据样本中，可能存在自相关、非正态和异方差性等问题影响回归结果，进而影响泄漏率的最终结果。因此，在计算泄漏率结果时，须通过回归诊断方法评价数据的有效性，对不能通过检验的样本应通过适当方法对最终结果进行修正。      

民族体育教学中的特殊姿态校对视觉监控平台设计

为了发展民族体育、弘扬民族文化,现设计一款民族体育教学中的特殊姿态校对视觉监控平台。该平台由视觉监控模块与特殊姿态校对模块构成。视觉监控模块负责进行特殊姿态数据的采集、量化与传导,讨论了该模块中的MFC监控架构、数据传导通信指令结构、主要硬件连接模式以及数据的高阶低通滤波方法。特殊姿态校对模块用于接收视觉监控模块传导出的特殊姿态量化数据,其利用Processing语言建立GUI优化数据结算空间,通过四元数结算方法完成特殊姿态量化数据向欧拉角的转化,根据欧拉角判定规则确定特殊姿态是否需要校对,并标记校对点。实验结果表明,所设计平台的滤波效果好,监控误差小。     

2019(i-China)十大年度品牌

摘要:商汤科技获奖理由:人工智能独角兽,智能视觉国家新一代人工智能开放创新平台,传统产业与A I融合的催化者。2019,成功服务北京大兴国际机场。(文/清歌)唯品会获奖理由:历经唯心之山水,励精图治,唯品会做到了传承品质生活,提升幸福体验,用品质和品牌致敬用户,用真诚和善意为品牌商家赋能,让品牌成为一种习惯,让品质成为一种文化。(文/霜降)     

带双目视觉的SCARA机械臂运动学分析及轨迹规划

为了解决SCARA机械臂因目标位姿变化而引起抓取任务失败问题,给出了一种基于机器视觉目标检测与定位的机械臂控制方法。通过双目相机成像模型实现坐标系之间的转换,利用计算机视觉识别及三维匹配方法,达到对目标物体定位的目的,从而确定机械臂末端执行器的期望位置。结合使用D-H参数法建立机械臂的运动学模型,通过运动学方程的逆解,得到末端执行器到达期望位置时机械臂各驱动关节的变量参数,然后对其进行轨迹规划仿真,得到了连续且平滑的各关节位移、速度、加速度变化规律曲线,同时使用SCARA机械臂进行装配实验。实验结果表明该系统能够准确、稳定地把物体放到目标位置,完成装配任务,从而为开发机械臂运动控制系统提供重要的参考。     

基于机器视觉的机车齿轮毂全自动双轴拧紧机的设计和应用

设计了基于机器视觉的机车齿轮毂全自动双轴拧紧机,根据拧紧工艺和扭矩控制原理实现对螺栓拧紧力矩的控制;通过丝杠变径机构,实现不同规格齿轮毂螺栓拧紧;利用机器视觉实现螺栓位置的识别以及初始位置的确定;讨论了自动拧紧机控制系统的硬件组成和软件系统配置,并介绍了防错、防漏功能的设计流程。螺栓自动拧紧机可提高装配精度和操作效率,降低工人的劳动强度。